ソーシャル・メディアの話題が、接戦の選挙結果を早めに予測する可能性(Social media buzz may predict election results earlier in tight races)

ad

2024-11-21 ペンシルベニア州立大学(PennState)

ペンシルベニア州立大学、スタンフォード大学、フロリダ大学の研究者チームは、ソーシャルメディア上の候補者に関する言及数とその感情分析が、選挙結果の早期予測に有用であることを発見しました。特に、2016年と2018年の接戦となった上院選挙において、X(旧Twitter)上での候補者の言及数と感情の傾向を分析することで、選挙結果を早期に予測できることが示されました。この研究は、従来の電話調査に代わる新たな世論把握手法として、ソーシャルメディア分析の有効性を示しています。

<関連情報>

ソーシャルメディアは選挙結果を予測できるか?米上院候補に関するツイートのバンドワゴン効果 Can Social Media Engagement Predict Election Results? Bandwagon Effects of Tweets About US Senate Candidates

Jinping Wang, S. Shyam Sundar, and Nilàm Ram
Social Media + Society  Published:November 21, 2024
DOI:https://doi.org/10.1177/20563051241298449

ソーシャル・メディアの話題が、接戦の選挙結果を早めに予測する可能性(Social media buzz may predict election results earlier in tight races)

Abstract

The social media platform X (formerly Twitter) has grown to become an important venue for political discourse, with candidates using it integrally in their election campaigns. However, it is not clear if activity on Twitter can be used to forecast elections, given conflicting findings in the literature. By analyzing 830,796 tweets mentioning key hashtags related to nine US senate races in 2014, 2016, and 2018, we demonstrate that cascades in volume and sentiment of tweets between September 1 and Election Day can predict election outcomes. We developed a non-linear growth modeling tool to identify the point in time at which bandwagon support for competing candidates begins to diverge. We also discovered that bot-driven tweets play a negligible role. We discuss theoretical and practical implications for both computational research and media effects, showing the value of combining big-data analysis and longitudinal non-linear dynamics to study the relationship between social media activity and real-world outcomes.

1600情報工学一般
ad
ad
Follow
ad
タイトルとURLをコピーしました